الاتجاهات الجديدة في صناعة الذكاء الاصطناعي: من السحابة إلى التوطين

شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة اتجاهًا مثيرًا للاهتمام في التطور: من التركيز الشامل السابق على قوة الحوسبة الكبيرة والنماذج الكبيرة، إلى ظهور اتجاه جديد يميل نحو النماذج المحلية الصغيرة والحوسبة الطرفية.

يمكن تأكيد هذه الاتجاهات من عدة جوانب. على سبيل المثال، غطت أنظمة الذكاء الاصطناعي لشركة تكنولوجيا عملاقة 500 مليون جهاز؛ وأطلقت شركة تكنولوجيا أخرى نموذجًا صغيرًا مخصصًا لنظام التشغيل الخاص بها مع 330 مليون معلمة؛ وهناك أيضًا مؤسسة بحثية معروفة في مجال الذكاء الاصطناعي تعمل على تطوير تقنية الروبوتات القادرة على "العمل بشكل غير متصل".

توجد اختلافات واضحة في نقاط التركيز التنافسية بين الذكاء الاصطناعي السحابي والذكاء الاصطناعي المحلي. يعتمد الذكاء الاصطناعي السحابي في الأساس على حجم المعلمات الضخم وبيانات التدريب الضخمة، حيث تعتبر الموارد المالية هي القوة التنافسية الأساسية له. بالمقابل، يركز الذكاء الاصطناعي المحلي أكثر على تحسين الهندسة وتكييف السيناريوهات، مما يمنحه مزايا في مجالات حماية الخصوصية والموثوقية والعملية. هذه النقطة مهمة بشكل خاص، حيث إن مشكلة الهلوسة في النماذج العامة قد تؤثر بشكل كبير على تطبيقاتها في مجالات محددة.

لقد جلب هذا التحول فرصاً جديدة لمشاريع الذكاء الاصطناعي في Web3. في مرحلة السعي نحو "التعميم" (الحوسبة، البيانات، الخوارزميات)، سيطرت شركات التكنولوجيا التقليدية بفضل الموارد والتكنولوجيا وقاعدة المستخدمين. ومع ذلك، في البيئة الجديدة للنماذج المحلية والحوسبة الحافة، بدأت مزايا تقنية blockchain في الظهور.

عندما يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي على أجهزة المستخدمين، كيف يمكن ضمان صحة النتائج الناتجة؟ كيف يمكن تحقيق التعاون بين النماذج مع حماية الخصوصية في نفس الوقت؟ هذه الأسئلة هي بالضبط ما تتفوق فيه تقنية البلوكشين.

ظهرت بالفعل بعض المشاريع الجديدة في الصناعة لمعالجة هذه القضايا. على سبيل المثال، أطلقت شركة بروتوكول اتصال بيانات يهدف إلى حل مشكلة احتكار البيانات وعدم الشفافية في منصات الذكاء الاصطناعي المركزية. مشروع آخر يجمع البيانات الحقيقية من البشر عبر أجهزة موجات الدماغ، ويقوم ببناء "طبقة تحقق اصطناعي"، وقد حقق عائدات ملحوظة. تحاول هذه المشاريع جميعها معالجة مشكلة "موثوقية" الذكاء الاصطناعي المحلي.

بشكل عام، يمكن أن تتحول التعاون اللامركزي من مفهوم إلى حاجة فعلية فقط عندما تغمر الذكاء الاصطناعي فعليًا في كل جهاز. بالنسبة لمشاريع Web3 AI، بدلاً من الاستمرار في المنافسة في المسار العام، من الأفضل التفكير بجدية في كيفية تقديم دعم للبنية التحتية لتيار الذكاء الاصطناعي المحلي. قد تكون هذه اتجاهًا أكثر وعدًا للتطور.